2/6(3日目)

学習内容

入門 Python3

昨日の続きから。p35~51。関数が少しずつ出てきました。文字列から文字を取り出せたり、文字列関数で色々できたりとc++にはなかったのに！と便利なものがたくさんですね！早くもPythonの魅力が垣間見えました笑

予想

2/8(Sat.)東京1R

1.ヤサカパフィー(4/1)
2.ダイシンウィット(9/4)
3.ヨシオドライヴ(4.5/2)
4.スズカキングボス(4/2)
5.ゴラッソゴール(9/6)
6.スイスライツ(6/4)
7.ニーケスマイケル(5/5)
紐トリプルシックス

ヤサカパフィーはダート変わりで一変。前走はかなりの前傾なのでもう少し楽になればその分位置を取れそう。
上位評価に未勝利で惜しい競馬続きのダウラギリと走っている馬が偏りましたね笑ニーケスマイケルやスイスライツは自分で予想するならもう少し上位にするんですけどどうなんでしょうか笑

復習

なし

その他

予想方法の統一

前回は消し馬を決めるところまで決めましたので、実際に土曜の東京1Rの確定馬を見ながら手順を確認しました。

1.消し馬の決定

前回の消し馬決定ですが、「逆競馬」は消し馬の選定条件外とし、「*着差幅」を条件としました。
また、「上がり幅」に関して上がり3位の馬から1秒以内を0.5秒以内に変更しました。
レース後成績には印を打っておくことにしました。最初は時間がかかるが、同じ馬が出てくるようになってきたときには消しに時間がかからなくなるはず。

*着差幅ー勝ち馬との着差が0.5以内

2.該当レースの内容を確認

映像確認までしたいところですが、時間が足りないので省略。
確認項目は
●コース(坂、直線の長さ、枠を大雑把に)
●馬場状態
●脚質(「逆競馬」判断も含む)
｢HLvレース｣の場合
　●他馬の戦績
｢上がり幅｣の場合
　●上がり幅差
　●4角先頭との差
　●条件(短縮、延長など通常に比べ重視)
｢着差幅｣の場合
　●脚質(通常に比べ重視)
　●他馬の戦績
｢初条件｣の場合
　●調教
　●血統

3.レースを評価していく

上記確認項目で問題がない(今回のレースと条件が違いすぎる等)レースを評価し、基本的には「逆競馬」≧「HLvレース」＞「着差幅」＞「上がり幅」の順で評価することにしました。「初条件」の場合は基本的に評価はしないものの、元々の条件で好走、または条件好転の可能性が考えられる場合のみ、オッズと相談して評価することにします。上記4条件を4pt,3.5pt,2pt,1ptで割り振って総和とレース数で割って順番付けをすることにしました。初条件はあくまで紐扱いとします。値が一致した場合はレース数が多い方を優先です。この方法だと、レース経験が浅い馬の方が評価されてしまうので、いい案が思い付き次第変えます。レース数は基本芝ダで分け、場合によっては距離も考慮することにします。

追記:コースと馬場状態を反映させるため、同コースの場合ptを1.2倍、馬場状態が異なる場合(良、稍重、重･不良)pt×(1-0.1*違い分)とすることにします(例:良馬場開催見込みの場合、稍重レースならpt×0.9、重･不良ならpt×0.8)

以上のステップで予想することにします。慣れるまでは時間がかかりそうですが、統一することで自分の予想力が測りやすくなるので、我慢したいと思います。

コメント

少し気負い過ぎて頑張り過ぎていました笑
まったりと学習を進めたいと思います。今日はheapのやり方やmergeのやりかたを調べるはずだったんですけど、Pythonの学習に時間を割きすぎましたね笑
競馬の予想も時間がかかりそうできっちり学習の時間と区別した方がいいかもしれないです笑
予想法は大枠がこのような形なんですけど、まだまだ、考えることがあるのでそれらを導入してゆくゆくは指数のような形にしていこうと思います。
予想レースは重賞と午前中くらいになると思いますのでお見知りおきを笑